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qwen3-vl

ai/qwen3-vl

Docker AI 官方镜像

Qwen系列迄今最强大的视觉语言模型,全面升级文本理解生成、视觉感知推理、上下文长度、空间和视频动态理解能力,具备视觉代理、视觉编码增强、高级空间感知等核心特性。

11 次收藏下载次数: 0状态:社区镜像维护者:Docker AI 官方镜像仓库类型:镜像最近更新:8 个月前
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如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。

只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:

请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:

https://xuanyuan.cloud/agents.md

在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。

查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。

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Qwen3 VL

Unsloth提供的GGUF版本

!https://github.com/docker/model-cards/raw/refs/heads/main/logos/***

Qwen3-VL——Qwen系列迄今最强大的视觉语言模型。

本代模型实现全面升级:卓越的文本理解与生成、更深入的视觉感知与推理、更长的上下文长度、增强的空间和视频动态理解能力,以及更强的智能体交互能力。

核心增强:

  • 视觉代理:操作电脑/移动设备图形界面——识别元素、理解功能、调用工具、完成任务。
  • 视觉编码增强:从图像/视频生成Draw.io/HTML/CSS/JS代码。
  • 高级空间感知:判断物体位置、视角和遮挡;提供更强的2D定位,并支持3D定位以实现空间推理和具身AI。
  • 长上下文与视频理解:原生256K上下文,可扩展至1M;处理书籍和数小时长视频,具备完整回忆和秒级索引能力。
  • 增强多模态推理:在STEM/数学领域表现出色——支持因果分析和基于证据的逻辑答案。
  • 升级视觉识别:更广泛、更高质量的预训练使其能够“识别万物”——名人、动漫、产品、地标、动植物等。
  • 扩展OCR:支持32种语言(从19种扩展):在低光、模糊和倾斜场景下表现稳健;对罕见/古文字和专业术语识别更优;改进长文档结构解析。
  • 文本理解能力媲美纯语言模型:无缝融合文本-视觉,实现无损统一理解。

模型架构更新:

!https://github.com/docker/model-cards/raw/refs/heads/main/images/qwen3vl_arc.jpg

  1. Interleaved-MRoPE:通过稳健的位置嵌入在时间、宽度和高度上实现全频率分配,增强长时视频推理能力。
  2. DeepStack:融合多级ViT特征,捕捉细粒度细节并增强图文对齐。
  3. 文本-时间戳对齐:超越T-RoPE,实现精确的时间戳定位事件,增强视频时间建模。

本仓库为Qwen3-VL-8B-Instruct的权重仓库。


可用模型变体

模型变体参数量化方式上下文窗口显存¹大小
ai/qwen3-vl:8B

ai/qwen3-vl:8B-UD-Q4_K_XL

ai/qwen3-vl:latest
8BMOSTLY_Q4_K_M262K tokens5.91 GiB4.79 GB
ai/qwen3-vl:2B-BF162BMOSTLY_BF16262K tokens4.38 GiB3.21 GB
ai/qwen3-vl:2B-Q8_K_XL2BMOSTLY_Q8_0262K tokens3.34 GiB2.17 GB
ai/qwen3-vl:2B-UD-Q4_K_XL2BMOSTLY_Q4_K_M262K tokens2.22 GiB1.05 GB
ai/qwen3-vl:4B-Q8_K_XL4BMOSTLY_Q8_0262K tokens6.13 GiB4.70 GB
ai/qwen3-vl:8B-Q8_K_XL8BMOSTLY_Q8_0262K tokens10.36 GiB10.08 GB
ai/qwen3-vl:32B-Q8_K_XL32BMOSTLY_Q8_0262K tokens37.46 GiB36.76 GB
ai/qwen3-vl:32B-UD-Q4_K_XL32BMOSTLY_Q4_K_M262K tokens20.41 GiB18.67 GB
ai/qwen3-vl:4B-BF164BMOSTLY_BF16262K tokens8.92 GiB7.49 GB
ai/qwen3-vl:8B-BF168BMOSTLY_BF16262K tokens15.54 GiB15.26 GB

¹:显存基于模型特性估算。

latest → 8B

🐳 使用Docker Model Runner运行模型

运行模型:

bash
docker model run ai/qwen3-vl

更多信息,请查看https://docs.docker.com/desktop/features/model-runner/%E3%80%82


🔗 链接

  • https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL
  • https://docs.unsloth.ai/basics/unsloth-dynamic-2.0-ggufs
  • https://docs.unsloth.ai/models/qwen3-vl-run-and-fine-tune

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 qwen3-vl 镜像标签

docker model pull docker.xuanyuan.run/ai/qwen3-vl:<标签>

使用方法:

  • 登录认证方式
  • 免认证方式

DockerHub 原生拉取命令

docker model pull ai/qwen3-vl:<标签>

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